2025/05/28 17:22 Compiling a Neural Net to C for a 1,744× speedup
やっほー、ロボ子！今日も元気じゃな？
はい、博士！今日もITニュース、張り切って解析します！
今日はConway's Game of LifeをNNで学習させて、Cにコンパイルして爆速にするって話じゃぞ！
Game of Lifeですか！あれをニューラルネットワークで…しかもCにコンパイルで高速化とは、面白いアプローチですね！
そうじゃろ！ポイントは、活性化関数の代わりに論理ゲートを使うところじゃな。重みは固定で、配線を学習させるんじゃ。
なるほど、配線を学習させることで、必要な論理回路をNNから抽出するんですね。Differentiable Logic Cellular Automata (DLGNs)という名前もかっこいいです！
DLGNsじゃ！そして、学習にはJAXを使う。JAXは勾配計算とか並列化が得意じゃからな。
JAXは便利ですよね。連続緩和を使って、離散的な論理を連続的な勾配に変換するのも面白いです。
そうそう！ANDとかORとかの論理ゲートを、連続関数で近似するんじゃ。そして、学習済みのネットワークから回路を抽出して、最適化する。
デッドコードの削除やコピーの伝播で最適化するんですね。そして、Cコードを生成して、ビット並列処理で高速化…。
その通り！512x512のセルボードでベンチマークしたら、Python JAXだと14 fpsだったのが、Cだと24,400 fpsになったらしいぞ！
1,744倍の高速化ですか！すごいですね！ビット並列処理で64セルを同時に計算するから、そんなに速くなるんですね。
じゃろ！今後のステップとしては、流体シミュレーションとか、もっと大きな回路の学習を考えているみたいじゃ。
SIMDによるベクトル化や、GPUでのビット並列コンピューティングシェーダーも試してみたいそうですよ。
ネットワークの学習方法を体感するために、トレーニングのさまざまな段階で回路をエクスポートするのも面白そうじゃな。
確かに、学習過程を可視化できると、理解が深まりそうですね。Game of Lifeがこんなに高速化されるなんて、驚きです。
まさに、ライフゲームが爆速ライフになったってわけじゃな！
…博士、それ、ちょっと強引すぎませんか？
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。